KR20240042623A - 다중 무선 신호의 시간-주파수 분리를 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

하나 이상의 이미터로부터 시간에 따라 수신된 다중 무선 신호의 하나 이상의 스펙트로그램의 이미지 분석을 기반으로 하는 시간-주파수 분리를 위한 시스템으로서, 이 시스템은 이미지 분석을 사용하여 무선 신호 중 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩 표현을 포함하는 스펙트로그램 중 적어도 하나의 영역을 결정하도록 구성되고(여기서, 중첩 무선 신호는 스펙트로그램 중 적어도 하나 내에서 공통 시간-주파수를 공유하는 무선 신호의 표현이다); 영역 내의 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩을 별도의 신호 표현으로 분해하도록 구성되며(여기서, 별도의 신호 표현의 각각의 주어진 별도의 신호 표현은 주어진 별도의 신호 표현 주위의 대응 경계 상자에 의해 표현된다); 그리고, 별도의 신호 표현을 활용하여, 하나 이상의 작업을 수행하도록; 구성된 처리 회로를 포함한다.

Description

다중 무선 신호의 시간-주파수 분리를 위한 시스템 및 방법

본 발명은 하나 이상의 이미터(emitter)로부터 시간에 따라 수신된 다중 무선 신호(multiple radio signal)의 시간-주파수 분리를 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.

복수의 주파수에서 RF 통신을 수신하고 분석하는 광대역(wideband) 무선 주파수(radio frequency; RF) 시스템은 자동차 레이더 솔루션(automotive radar solution), 셀룰러(cellular) 및 Wi-Fi 커버리지 분석(coverage analysis), 통신 인텔리전스 시스템(communication intelligence system) 등과 같은 많은 영역에서 중요하다. 현재 광대역 RF 분석은 광대역 RF 시스템의 사용자가 관심을 갖는 신호를 포함하는 차단된(intercepted) RF 통신 내의 영역을 검출하기 위해 복수의 소스로부터 복수의 주파수로 방출되는 차단된 RF 통신의 에너지 레벨을 분석하는 1차원 신호 처리 방법을 활용한다. 현재 광대역 RF 시스템은 협대역이고, 고정적이거나 주기적으로 변화하는 주파수를 갖고, 알려진 변조(예: 진폭 변조(AM), 주파수 변조(FM), 주파수 편이 방식(frequency shift keying; FSK)를 갖고 표준 그리드(standard grid)에 있는 제한된 수의 통신 소스(communication source)에서 방출되는 통신을 처리하도록 설계되었다. 현재 광대역 RF 시스템은 광대역이고 적응형 주파수 호핑 확산 스펙트럼 통신 방식(예: 애드-혹 네트워크(ad-hoc network)에 사용되는 많은 최신 RF 트랜시버)을 가질 수 있는 여러 통신 소스에서 방출되는 복잡한 RF 통신을 분석하는 데 적합하지 않다. 이러한 현재의 광대역 RF 분석 시스템은 버스트 통신 소스(burst communication source), 광대역 메시지(예: 비디오 피드(video feed), 멀티미디어 피드(multimedia feed), 등), 다중 통신 소스, 고급 변조 소스 및 풍부한 통신 프로토콜을 처리하는 데 적합하지 않다.

특히 현재 광대역 RF 시스템은 여러 통신 소스로부터 여러 신호를 수신한다. 이러한 수신 신호(incoming signal)는 서로 간섭하여 광대역 RF 시스템이 중첩된 신호를 수신하게 할 수 있다. 중첩된 신호를 여러 개의 수신 신호로 분리하기 위해 1차원 신호 처리 방법을 활용하는 현재의 광대역 RF 분석 시스템은 성능과 분리 기능이 제한되어 있다.

따라서 광대역 RF 분석을 위한 새로운 방법 및 시스템, 특히 알려지지 않은 광대역이거나 버스트 통신을 사용하거나, 복잡한 변조를 사용하거나, 표준/사전 식별된 그리드가 없을 수 있는 하나 이상의 이미터(emitter)로부터 시간에 따라 수신된 다중 무선 신호의 하나 이상의 스펙트로그램(spectrogram)의 시간-주파수 분리를 위한 새로운 방법 및 시스템이 필요하다.

현재 개시된 요지에 대한 배경과 관련이 있는 것으로 간주되는 참고문헌은 아래에 나열되어 있다. 본 명세서의 참고문헌에 대한 인정은 이것이 현재 개시된 요지의 특허성과 어떤 방식으로든 관련이 있다는 의미로 추론되어서는 안된다.

2016년 6월 2일 공개된 특허 협력 조약(PCT) 출원 제 2016/082562호(CHAO 등)는 무선 신호 스펙트럼 특징 템플릿(radio signal spectrum feature)을 기반으로 한 신호 식별 방법을 개시한다. 상기 방법은 복수의 무선 신호의 스펙트럼 특징을 추출하여 신호 템플릿 라이브러리(signal template library)를 구축하는 단계; 상기 신호 템플릿 라이브러리의 신호 템플릿의 표현 형태에 따라 식별될 신호를 전처리하는 단계; 식별할 전처리된 신호를 신호 스펙트럼 템플릿 라이브러리와 비교 및 매칭하여 식별할 신호의 유형 및 스펙트럼 특징 매개변수를 얻는 단계를 포함한다. 본 발명은 또한 템플릿 구성 유닛, 전처리 유닛, 및 매칭 유닛(matching unit)을 포함하는 무선 신호 스펙트럼 특징 템플릿 기반의 신호 식별 시스템을 제공한다. 본 발명에서, 스펙트럼 템플릿은 다양한 유형의 신호를 나타낼 수 있으며, 신호 식별의 정확성을 보장하면서 신호 식별 알고리즘을 더욱 단순화한다.

2019년 11월 20일에 공개된 안테나 알고리즘: 합성된 레이더 및 통신 신호를 사용하여 딥 러닝 네트워크(deep-learning network) 훈련(Gentile 등)은 변조 식별이 지능형 수신기의 중요한 기능임을 개시한다. 인지 레이더, 소프트웨어-정의 라디오(SDR) 및 효율적인 스펙트럼 관리에는 다양한 애플리케이션이 있다. 통신 및 레이더 파형을 식별하려면 변조 유형을 분류해야 한다. DARPA의 스펙트럼 협업 챌린지는 공유 RF 스펙트럼에 대한 수요를 관리해야 할 필요성을 강조한다. 여기서는 이러한 유형의 애플리케이션에서 학습 기술을 활용하여 변조 방식을 효과적으로 식별하는 방법을 보여준다.

2009년 4월에 공개된 무선 환경 특성화에서 이미지 처리 기술의 적용 가능성에 대해(P

rez-Romero 등)은 무선 환경 특성화를 위한 이미지 처리 기술을 기반으로 하는 새로운 프레임워크(framework)를 공개한다. 구체적으로, 각 지점에서 감지된 주파수에 따라 주어진 시나리오를 디지털화한 후 픽셀 강도가 무선 전기 조건을 캡처하는 이미지를 구축할 수 있다. 비선형 필터링 및 객체 감지 작업을 통해 제안된 프레임워크는 특정 주파수가 감지될 수 있는 동종 영역을 식별할 수 있다. 이 방법론은 스위치 켜기 절차(switch-on procedure) 또는 스펙트럼의 2차 사용을 용이하게 하기 위해 유연한 스펙트럼 시나리오에서 터미널에 스펙트럼 인식을 제공하기 위한 데이터베이스 구축, 셀 및 RAT 선택에 대한 적절한 전략 고안 지원, 등과 같은 다양한 상황에서 사용될 수 있다.

2010년 5월에 공개된 인지 무선 네트워크에서 송신기 위치 결정을 지원하는 이미지 처리 기술(Bolea 등)은 인지 무선이 현재 스펙트럼 수요 증가와 활용도 저하를 변경 없이 조정할 수 있는 솔루션을 기존 레거시 무선 시스템에 제공하는 무선 통신을 위한 새로운 패러다임임을 개시한다. 2차 사용자는 1차 사용자가 점유하지 않은 공간적 및 시간적 스펙트럼 홀을 식별하고 1차 수신기에 간섭을 일으키지 않고 이를 기회적으로 사용할 수 있어야 한다. 이를 위해서는, 적절한 보조 사용자 작업을 보장하기 위해 기본 네트워크에 대한 지식이 필요하다. 이러한 맥락에서, 기본 네트워크와 보조 네트워크 사이에 협력이 없다고 가정할 때, 본 명세서에서는 다양한 기본 송신기의 위치를 추정하기 위하여 보조 센서가 수집한 서로 다른 지리적 위치에서 감지된 여러 샘플을 결합하는 것을 목표로 하는 이미지 처리 기술을 기반으로 하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 결과는 기본 수신기를 방해하지 않고 보조 네트워크에서 사용할 수 있는 주파수를 찾는 데 사용될 수 있다. 현실적인 시나리오에서 수행된 우리의 결과는 송신기 위치를 추정하는 데 제안된 프레임워크의 효율성을 보여준다.

2020년 3월 6일 공개된 중국 특허 출원 제 110866448호(HUA 등)는 컨볼루셔널 신경망(convolutional neural network) 및 단시간 푸리에 변환(short-time Fourier transform)을 기반으로 하는 플러터 신호 분석 방법(flutter signal analysis method)을 개시하며, 이는 단시간 푸리에 변환을 이용하여 플러터 신호의 시간-주파수 그래프를 얻기 위해 시간-주파수 분석을 수행하는 단계, 이어서 컨볼루셔널 신경망의 강력한 영상 처리 능력을 활용하여 영상 특성을 마이닝하는 단계, 및 전체 연결 레이어와 손실 함수를 통해 계산하여 플러터 특성 추출 및 후속 신호의 분석을 구현하는 단계를 포함한다. 본 발명은 컨벌루션 신경망과 플러터 신호의 단시간 푸리에 변환을 결합하고, 실제로 측정된 플러터 데이터 분석에 대한 신뢰성과 정확성이 뛰어나며, 인공 지능과 공탄성을 결합하는 연구를 더욱 발전시키기 위한 확실한 기반을 마련하고 실용적인 공학적 응용 가치를 가지고 있다.

현재 개시된 요지의 제 1 측면에 따르면, 하나 이상의 이미터로부터 시간에 따라 수신된 다중 무선 신호의 하나 이상의 스펙트로그램의 이미지 분석(image analysis)에 기초한 시간-주파수 분리를 위한 시스템이 제공되며, 이 시스템은 이미지 분석을 사용하여, 무선 신호의 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩 표현을 포함하는 스펙트로그램 중 적어도 하나의 영역을 결정하도록 구성되고(여기서, 중첩 무선 신호는 스펙트로그램 중 적어도 하나 내의 공통 시간-주파수를 공유하는 무선 신호의 표현이다); 영역 내의 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩을 별도의 신호 표현으로 분해하도록 구성되며(여기서, 별도의 신호 표현의 각각의 주어진 별도의 신호 표현은 주어진 별도의 신호 표현 주위의 대응 경계 상자에 의해 표현된다); 그리고 별도의 신호 표현을 활용하여, 하나 이상의 작업을 수행하도록 구성된 처리 회로를 포함한다.

일부 경우에, 처리 회로는 별도의 신호 표현 중 적어도 하나의 별도의 신호 표현에 대해 해당 경계 상자에 기초하여 하나 이상의 매개변수를 결정하도록 추가로 구성되고, 하나 이상의 작업도 매개변수에 기초하여 수행된다.

일부 경우에, 별도의 신호 표현의 매개변수는 (a) 파장; (b) 주파수; (c) 상승 시간; (d) 하강 시간; (e) 지속 시간; (f) 전력; (g) 점유 대역폭(occupied bandwidth); (h) 스펙트럼 밀도; (i) 활동 프로필((activity profile)); 또는 (j) 분극화(polarization) 중 하나 이상을 포함한다.

일부 경우에, 처리 회로는 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩을 분해할 때, 다중 무선 신호의 복수의 추가 스펙트로그램을 생성하도록 구성되고(여기서, (a) 상기 추가 스펙트로그램 중 추가의 제 1 추가 스펙트로그램이 제 1 해상도를 가지고, (b) 추가 스펙트로그램 중 제 2 추가 스펙트로그램은 제 2 해상도를 가지고, (c) 제 1 해상도는 제 2 해상도와 다르다); 그리고 상기 별도의 신호 표현 중 적어도 하나의 주어진 별도의 신호 표현에 대해, 추가 스펙트로그램 및 해당 매개변수를 활용하여 해당 매개변수의 정확도보다 더 나은 정확도를 갖는 주어진 별도의 신호 표현의 하나 이상의 미세 조정된 매개변수를 결정하도록 추가로 구성된다.

일부 경우에, 시간에 따라 수신된 다중 무선 신호의 스펙트로그램에 대한 이미지 분석이 연속적으로 또는 주기적으로 수행된다.

일부 경우에, 처리 회로는 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩을 분해할 때 스펙트로그램 내에서 주어진 별도의 신호 표현의 이전 발생에 기초하여 별도의 신호 표현 중 적어도 하나의 주어진 별도의 신호 표현과 연관된 하나 이상의 통계적 매개변수를 결정하도록 추가로 구성된다.

일부 경우에, 통계적 매개변수는 (a) 신호 활동 수준; (b) 발생 확률; (c) 차단 확률; (d) 전력 분배; (e) 주파수 안정성; 또는 (f) 평균 지속 시간 중 하나 이상을 포함한다.

일부 경우에, 작업은: (a) 중첩 무선 신호를 방출한 이미터를 식별하고; (b) 중첩 무선 신호를 방출한 이미터를 분류하고; (c) 시간에 따라 수신된 다중 무선 신호의 압축된 표현을 생성하고; (d) 중첩 무선 신호의 샘플을 추출함으로써, 무선 신호 분석을 가능하게 하고; (e) 하나 이상의 외부 시스템에 중첩 무선 신호를 제공하고; 또는 (f) 시스템 사용자에게 중첩 무선 신호를 제공하는 것 중 하나 이상을 포함한다.

일부 경우에, 중첩 무선 신호의 중첩 분해가 직선 다각형 분해(RPD)를 기반으로 한다.

일부 경우에, 중첩 무선 신호의 중첩 분해는 인공 신경망(ANN)을 기반으로 한다.

일부 경우에, 영역의 결정이 시간에 따라 수신된 다중 무선 신호의 대역을 기반으로 한다.

일부 경우에, 영역 주변의 경계 상자를 식별하여 영역을 결정한다.

일부 경우에, 각각의 별도의 신호 표현이 별도의 신호 표현 주위의 해당 경계 상자로 표현된다.

일부 경우에, 스펙트로그램을 사용하여 여러 무선 신호의 신호 대 노이즈(SNR) 비율을 최적화한다.

현재 개시된 요지의 제 2 측면에 따르면, 하나 이상의 이미터로부터 시간에 따라 수신된 다중 무선 신호의 하나 이상의 스펙트로그램의 이미지 분석에 기초한 시간-주파수 분리를 위한 방법이 제공되며, 상기 방법은, 처리 회로에 의해, 이미지 분석을 사용하여, 무선 신호의 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩 표현을 포함하는 스펙트로그램 중 적어도 하나의 영역을 결정하는 단계(여기서, 중첩 무선 신호는 스펙트로그램 중 적어도 하나 내의 공통 시간-주파수를 공유하는 무선 신호의 표현이다); 상기 처리 회로에 의해, 영역 내의 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩을 별도의 신호 표현으로 분해하는 단계(여기서, 별도의 신호 표현의 각각의 주어진 별도의 신호 표현은 주어진 별도의 신호 표현 주위의 대응 경계 상자에 의해 표현된다); 및, 상기 처리 회로에 의해, 별도의 신호 표현을 활용하여, 하나 이상의 작업을 수행하는 단계를 포함한다.

일부 경우에, 상기 방법은, 상기 처리 회로에 의해, 별도의 신호 표현 중 적어도 하나의 별도의 신호 표현에 대해 해당 경계 상자에 기초하여 하나 이상의 매개변수를 결정하는 단계를 더 포함하고, 하나 이상의 작업도 매개변수에 기초하여 수행된다.

일부 경우에, 별도의 신호 표현의 매개변수는 (a) 파장; (b) 주파수; (c) 상승 시간; (d) 하강 시간; (e) 지속 시간; (f) 전력; (g) 점유 대역폭; (h) 스펙트럼 밀도; (i) 활동 프로필; 또는 (j) 분극화 중 하나 이상을 포함한다.

일부 경우에, 제 15항에 따른 방법은, 상기 처리 회로에 의해, 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩을 분해할 때, 다중 무선 신호의 복수의 추가 스펙트로그램을 생성하는 단계(여기서, (a) 상기 추가 스펙트로그램 중 추가의 제 1 추가 스펙트로그램이 제 1 해상도를 가지고, (b) 추가 스펙트로그램 중 제 2 추가 스펙트로그램은 제 2 해상도를 가지고, (c) 제 1 해상도는 제 2 해상도와 다르다); 및 상기 별도의 신호 표현 중 적어도 하나의 주어진 별도의 신호 표현에 대해, 상기 처리 회로에 의해, 추가 스펙트로그램 및 해당 매개변수를 활용하여 해당 매개변수의 정확도보다 더 나은 정확도를 갖는 주어진 별도의 신호 표현의 하나 이상의 미세 조정된 매개변수를 결정하는 단계를 더 포함한다.

일부 경우에, 시간에 따라 수신된 다중 무선 신호의 스펙트로그램에 대한 이미지 분석이 연속적으로 또는 주기적으로 수행된다.

일부 경우에, 상기 방법은 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩을 분해할 때 스펙트로그램 내에서 주어진 별도의 신호 표현의 이전 발생에 기초하여 별도의 신호 표현 중 적어도 하나의 주어진 별도의 신호 표현과 연관된 하나 이상의 통계적 매개변수를 결정하는 단계를 더 포함한다.

일부 경우에, 통계적 매개변수는 (a) 신호 활동 수준; (b) 발생 확률; (c) 차단 확률; (d) 전력 분배; (e) 주파수 안정성; 또는 (f) 평균 지속 시간 중 하나 이상을 포함한다.

일부 경우에, 작업은: (a) 중첩 무선 신호를 방출한 이미터를 식별하고; (b) 중첩 무선 신호를 방출한 이미터를 분류하고; (c) 시간에 따라 수신된 다중 무선 신호의 압축된 표현을 생성하고; (d) 중첩 무선 신호의 샘플을 추출함으로써, 무선 신호 분석을 가능하게 하고; (e) 하나 이상의 외부 시스템에 중첩 무선 신호를 제공하고; 또는 (f) 시스템 사용자에게 중첩 무선 신호를 제공하는 것 중 하나 이상을 포함한다.

일부 경우에, 중첩 무선 신호의 중첩 분해가 직선 다각형 분해(RPD)를 기반으로 한다.

일부 경우에, 중첩 무선 신호의 중첩 분해는 인공 신경망(ANN)을 기반으로 한다.

일부 경우에, 영역의 결정이 시간에 따라 수신된 다중 무선 신호의 대역을 기반으로 한다.

일부 경우에, 영역 주변의 경계 상자를 식별하여 영역을 결정한다.

일부 경우에, 각각의 별도의 신호 표현이 별도의 신호 표현 주위의 해당 경계 상자로 표현된다.

일부 경우에, 스펙트로그램을 사용하여 여러 무선 신호의 신호 대 노이즈(SNR) 비율을 최적화한다.

현재 개시된 요지의 제 3 측면에 따르면, 컴퓨터 판독 가능 프로그램 코드가 구현된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체가 제공되며, 컴퓨터 판독 가능 프로그램 코드는 하나 이상의 이미터로부터 시간에 따라 수신된 다중 무선 신호의 하나 이상의 스펙트로그램의 이미지 분석에 기초한 시간-주파수 분리를 위한 방법을 수행하도록 컴퓨터의 적어도 하나의 처리 회로에 의해 실행 가능하고, 상기 방법은, 처리 회로에 의해, 이미지 분석을 사용하여, 무선 신호의 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩 표현을 포함하는 스펙트로그램 중 적어도 하나의 영역을 결정하는 단계(여기서, 중첩 무선 신호는 스펙트로그램 중 적어도 하나 내의 공통 시간-주파수를 공유하는 무선 신호의 표현이다); 상기 처리 회로에 의해, 영역 내의 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩을 별도의 신호 표현으로 분해하는 단계(여기서, 별도의 신호 표현의 각각의 주어진 별도의 신호 표현은 주어진 별도의 신호 표현 주위의 대응 경계 상자에 의해 표현된다); 및, 상기 처리 회로에 의해, 별도의 신호 표현을 활용하여, 하나 이상의 작업을 수행하는 단계를 포함한다. 일부 경우에, 상기 방법은, 상기 처리 회로에 의해, 별도의 신호 표현 중 적어도 하나의 별도의 신호 표현에 대해 해당 경계 상자에 기초하여 하나 이상의 매개변수를 결정하는 단계를 더 포함하고, 하나 이상의 작업도 매개변수에 기초하여 수행된다.

현재 개시된 요지를 이해하고 그것이 실제로 어떻게 수행될 수 있는지 알아보기 위해, 이제 첨부 도면을 참조하여 단지 비제한적인 예를 통해 요지를 설명할 것이다.
도 1a는 현재 개시된 요지에 따른, 하나 이상의 입력 신호의 표현을 갖는 예시적인 입력 스펙트로그램의 개략도이고,
도 1b는 현재 개시된 요지에 따른, 임계값 위에 있는 입력 신호 중 하나 이상의 신호를 표현한 예시적인 스펙트로그램의 개략도이고,
도 1c는 현재 개시된 요지에 따른, 하나 이상의 식별된 픽셀 그룹의 표현을 갖는 예시적인 스펙트로그램의 개략도이고,
도 1d는 현재 개시된 요지에 따른, 경계가 표시된 하나 이상의 그룹의 표현을 갖는 예시적인 스펙트로그램의 개략도이고,
도 2는 현재 개시된 요지에 따른, 하나 이상의 이미터로부터 시간에 따라 수신된 다중 무선 신호의 하나 이상의 스펙트로그램의 이미지 분석에 기초한 시간-주파수 분리를 위한 시스템의 일례를 개략적으로 도시하는 블록도이고,
도 3은 현재 개시된 요지에 따른, 하나 이상의 이미터로부터 시간에 따라 수신된 다중 무선 신호의 하나 이상의 스펙트로그램의 이미지 분석에 기초하여 시간-주파수 분리를 위해 수행되는 일련의 동작의 일례를 도시하는 흐름도이고,
도 4a 내지 도 4h는 현재 개시된 요지에 따른, 하나 이상의 중첩 신호의 표현을 갖는 스펙트로그램 내의 예시적인 영역의 개략도이고,
도 5는 현재 개시된 요지에 따른, 하나 이상의 분리된 신호의 표현을 갖는 예시적인 스펙트로그램의 개략도이고,
도 6은 현재 개시된 요지에 따른, 2개의 예시적인 분리된 신호의 표현을 갖는 미세한 시간 해상도를 갖는 예시적인 스펙트로그램 및 2개의 예시적인 분리된 신호의 표현을 갖는 미세 주파수 해상도를 갖는 예시적인 스펙트로그램의 개략도이다.

다음의 상세한 설명에서는, 현재 개시된 요지의 철저한 이해를 제공하기 위해 다양한 특정 세부사항이 설명된다. 그러나, 당업자는 현재 개시된 요지가 이러한 특정 세부사항 없이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 다른 경우, 현재 개시된 요지를 모호하게 하지 않기 위해 잘 알려진 방법, 절차, 및 구성 요소는 자세히 설명되지 않았다.

제시된 도면 및 설명에서, 동일한 참조 번호는 다른 실시예 또는 구성에 공통되는 구성요소를 나타낸다.

달리 구체적으로 언급하지 않는 한, 다음 논의에서 명백한 바와 같이, 명세서 전체에 걸쳐 "결정", "분해", "수행", "업데이트", "분리" 등과 같은 용어를 사용하는 논의는 동작 및 /또는 데이터를 다른 데이터로 조작 및/또는 변환하는 컴퓨터의 프로세스(상기 데이터는 예를 들어 전자 수량과 같은 물리적 수량으로 표시됨) 및/또는 물리적 개체를 나타내는 상기 데이터를 포함한다. "컴퓨터", "프로세서", "처리 리소스", "처리 회로" 및 "컨트롤러"라는 용어는 개인용 데스크탑/노트북 컴퓨터, 서버, 컴퓨팅 시스템, 통신 디바이스, 스마트폰, 태블릿 컴퓨터, 스마트 TV, 프로세서(예: 디지털 신호 프로세서(DSP), 마이크로컨트롤러, 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA)) , ASIC(주문형 집적 회로) 등), 다양한 작업의 성능을 공유하는 여러 물리적 기계 그룹, 단일 물리적 기계에 공동 상주하는 가상 서버, 기타 전자 컴퓨팅 디바이스 및/또는 이들의 조합을 포함하여 데이터 처리 기능을 갖춘 모든 종류의 전자 디바이스를 포괄하도록 광범위하게 해석되어야 한다.

본 명세서의 사상에 따른 동작은 원하는 목적을 위해 특별히 구성된 컴퓨터에 의해 수행될 수도 있고, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 원하는 목적을 위해 특별히 구성된 범용 컴퓨터에 의해 수행될 수도 있다. "비일시적(non-transitory)"이라는 용어는 일시적이고 전파되는 신호를 제외하기 위해 여기에서 사용되지만, 그렇지 않으면 응용 프로그램에 적합한 임의의 휘발성 또는 비휘발성 컴퓨터 메모리 기술을 포함하기 위해 사용된다.

본 명세서에 사용된 바와 같이, 문구 "예를 들어(for example, such as, for instance)", 및 그 변형은 현재 개시된 요지의 비제한적인 실시예를 설명한다. 명세서에서 "하나의 경우(one case)", "일부 경우(some cases)", "다른 경우(other cases)" 또는 이들의 변형에 대한 언급은 실시예(들)와 관련하여 설명된 특정한 특징, 구조 또는 특성이 현재 개시된 요지의 적어도 하나의 실시예에 포함된다는 것을 의미한다. 따라서, 문구 "하나의 경우", "일부 경우", "다른 경우" 또는 이들의 변형이 나타나는 것은 반드시 동일한 실시예(들)을 지칭하는 것은 아니다.

달리 구체적으로 언급되지 않는 한, 명확성을 위해 별도의 실시예의 맥락에서 설명되는 현재 개시된 요지의 특정 특징이 단일 실시예에서 조합되어 제공될 수도 있다는 것이 이해된다. 반대로, 간략화를 위해 단일 실시예의 맥락에서 설명되는 현재 개시된 요지의 다양한 특징은 또한 개별적으로 또는 임의의 적절한 하위 조합으로 제공될 수 있다.

현재 개시된 요지의 실시예에서, 도 3에 도시된 것보다 더 적거나, 더 많고, 및/또는 다른 단계가 실행될 수 있다. 현재 개시된 요지의 실시예에서, 도 3에 예시된 하나 이상의 단계는 다른 순서로 실행될 수 있고 및/또는 하나 이상의 단계 그룹이 동시에 실행될 수 있다. 도 1a 내지 도 1d, 도 2, 도 4a 내지 도 4h, 도 5는 현재 개시된 요지의 실시예에 따른 시스템 구성요소 및 흐름의 일반적인 개략도를 예시한다. 도 1a 내지 도 1d, 도 2, 도 4a 내지 도 4h, 도 5에 도시된 각각의 모듈과 결과는 여기에 정의되고 설명된 기능을 수행하는 소프트웨어, 하드웨어 및/또는 펌웨어의 임의 조합으로 구성될 수 있다. 도 1a 내지 도 1d, 도 2, 도 4a 내지 도 4h, 도 5에 표시된 모듈과 결과는 한 위치에 집중되거나 하나 초과의 위치에 분산될 수 있다. 현재 개시된 요지의 다른 실시예에서, 시스템은 도 1a 내지 도 1d, 도 2, 도 4a 내지 도 4h, 도 5에 도시된 것보다 더 적거나, 더 많고 및/또는 다른 모듈을 포함할 수 있다.

방법에 대한 명세서의 모든 참조는 해당 방법을 실행할 수 있는 시스템에 준용되어야 하며, 방법의 실행에서 컴퓨터 결과에 의해 일단 실행된 명령을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에도 준용되어야 한다.

시스템에 대한 명세서의 모든 참조는 시스템에 의해 실행될 수 있는 방법에 준용되어야 하며 시스템에 의해 실행될 수 있는 명령을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에도 준용되어야 한다.

비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 대한 명세서의 모든 참조는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 명령을 실행할 수 있는 시스템에 준용되어야 하며 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 명령어를 판독하는 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 방법에도 준용되어야 한다.

이를 염두에 두고, 현재 개시된 요지에 따른, 하나 이상의 입력 신호의 표현을 갖는 예시적인 입력 스펙트로그램의 개략도인 도 1a에 주목한다.

입력 스펙트로그램은 차단된 통신(intercepted communication)의 하나 이상의 입력 신호(110)를 나타내는 2차원 이미지이다. 입력 스펙트로그램은 일정 기간 동안 하나 이상의 이미터에 의해 방출되는 다양한 RF 통신(예: 무선 통신, 셀룰러 통신, Wi-Fi 통신, 레이더 통신 등)을 차단하는 광대역 RF 수신기(예: 스펙트럼 분석기)와 같은 광대역 수신기에 의해 획득될 수 있다. 광대역 RF 분석 시스템에 대한 관심 신호가 포함된 차단된 통신 내 영역을 검출하기 위해 이미지 분석 방법을 활용하여 입력 스펙트로그램을 분석할 수 있다.

입력 스펙트로그램은 X 축선이 차단 시간(예: 밀리초)을 나타내고 Y 축선이 차단 주파수(예: 메가헤르츠(MHz))를 나타내는 그래프이다. 그래프 내의 특정 X, Y 위치에 있는 각각의 픽셀의 색상(또는 그레이 스케일)은 광대역 RF 수신기에 의해 주파수 Y에서 시간 X에 차단된 에너지 수준(예: 데시벨(dB))과 연관된다. 색상 픽셀의 시퀀스는 입력 신호(110)를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 도 1a는 픽셀 1500과 2000 사이 그래프의 Y 축선에 위치한 밝은 색상 픽셀 그룹의 반복 시퀀스를 도시한다. 이러한 픽셀 그룹은 픽셀 1500과 2000 사이에서 차단된 주어진 에너지 수준(이러한 픽셀의 밝기 수준으로 표시됨)으로 반복 입력 신호(110)를 나타낸다.

광대역 RF 분석 시스템은 입력 스펙트로그램을 선택적으로 처리하여 필터링된 차단 통신 이미지를 생성할 수 있으며, 이에 대한 비제한적인 예가 도 1b에 나와 있다. 입력 스펙트로그램의 주어진 X, Y 위치에 위치된 해당의 주어진 픽셀의 색상이 색상 임계값을 초과하는 경우(예를 들어, -40dBm을 나타내는 색상 위) 주어진 X, Y 위치에 위치한 필터링된 차단된 통신 이미지의 픽셀은 "온 상태(on state)"에 있다. 입력 스펙트로그램의 해당 픽셀이 색상 임계값보다 낮으면 필터링된 차단 통신 이미지에서 "오프 상태(off state)"가 되며 여기에 자세히 설명된 대로 추가 처리 단계의 일부가 되지 않는다. "온 상태"로 남아 있는 픽셀은 임계값(120) 이상의 신호를 나타낸다. 도 1b의 비제한적인 예에서, 색상 임계값 미만인 X 축선의 시작 부분에 있는 픽셀(1500)에 위치하는 입력 신호(110)들 중 입력 신호는 제거되고 임계값 신호(120) 위의 일부가 아니다.

마찬가지로, 광대역 RF 분석 시스템은 필터링된 차단 통신 이미지를 선택적으로 처리하여 노이즈 필터링된 차단 통신 이미지를 생성하여 노이즈 임계값 위에 있는 픽셀을 제거할 수 있다. 노이즈 임계값은 원하는 감도 목표에 따라 각 스펙트로그램에 대해 결정될 수 있다. 필터링 단계를 통해 광대역 RF 분석 시스템은 임계 신호(120) 이상의 신호를 갖고 노이즈 필터링된 신호인 입력 스펙트로그램의 부분만 처리할 수 있으므로 입력 스펙트로그램 내에서 신호를 식별하기 위한 더 나은 결과를 제공할 수 있다.

광대역 RF 분석 시스템은 필터링된 차단 통신 이미지 내의 픽셀 그룹을 검출하기 위해 로컬 거리 그룹화 알고리즘(local distance grouping algorithm)(예: 2차원 이진 이미지에서 연결된 구성 요소에 레이블을 지정하는 레이블 지정 알고리즘(labeling algorithm))을 활용하여 임계값 이상의 신호 통신 이미지를 처리한다. 광대역 RF 분석 시스템은 선택적으로 로컬 거리 그룹화 알고리즘에 의해 픽셀 그룹의 일부로 발견되지 않은 픽셀을 필터링할 수도 있다. 식별된 픽셀 그룹(130)의 각각의 식별된 그룹은 시스템이 하나 이상의 동작을 수행할 수 있는 차단된 통신 내에서 식별된 신호를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에서 더 자세히 설명된 바와 같이, 특히 도 4a 내지 도 4h를 참조하여, 식별된 그룹의 2개 이상의 하위 그룹으로 표시되는 2개 이상의 중첩 무선 신호를 구현하는 픽셀 그룹에 의해 표시되는 중첩 무선 신호를 식별한다. 결과적으로 처리된 이미지의 비제한적인 예가 도 1C에 도시되어 있다.

도 1d는 식별된 그룹(130)을 경계선으로 표시하는 비제한적인 예이며, 그에 따라 각각의 픽셀 그룹을 개별적으로 표시하는 주위에 경계선을 갖는 그룹으로서 식별되는 픽셀인 표시된 경계선(140)을 갖는 그룹을 발생시킨다. 처리의 이 단계는 필터링된 차단 통신 이미지 또는 입력 스펙트로그램 자체를 선택적으로 사용할 수 있다는 점에 유의하시오. 또한, 설명된 시스템은 파장, 주파수, 편광 등과 같은 식별된 신호의 하나 이상의 매개변수를 결정할 수 있다.

예시적인 입력 스펙트로그램과 하나 이상의 식별된 신호(140)를 식별하기 위한 입력 스펙트로그램의 처리를 간략하게 설명했으며, 현재 개시된 요지에 따라, 하나 이상의 이미터로부터 시간이 지남에 따라 수신된 다중 무선 신호의 하나 이상의 스펙트로그램의 이미지 분석에 기초한 시간-주파수 분리를 위한 시스템의 일례를 개략적으로 도시하는 블록도인 도 2에 주목한다.

시스템(200)은 특히 입력 스펙트로그램, 필터링된 차단 통신 이미지, 노이즈-필터링된 차단 통신 이미지, 처리된 이미지, 임계값, 식별 신호(140)의 속성 등을 포함하는 데이터를 저장하도록 구성된 데이터 저장소(data repository; 210)(예를 들어, 데이터베이스, 저장 시스템, 읽기 전용 메모리(ROM), 랜덤 액세스 메모리(RAM)를 포함하는 메모리, 또는 임의의 다른 유형의 메모리 등)를 포함하거나 이와 연관될 수 있다. 일부 경우에, 데이터 저장소(210)는 데이터 저장소에 저장된 데이터의 검색 및/또는 업데이트 및/또는 삭제가 가능하도록 추가로 구성될 수 있다. 일부 경우에, 데이터 저장소(210)가 배포될 수 있다는 점에 유의해야 한다. 일부 경우에, 데이터 저장소(210)가 클라우드-기반 저장부(cloud-based storage)에 저장될 수 있다는 점에 유의해야 한다.

시스템(200)은, 일부 경우에, 예를 들어, 광대역 RF 수신기로부터, 시간이 지남에 따라 획득된 RF 신호를 나타내는 하나 이상의 스펙트로그램을 수신하는 것을 포함하여, 시스템(200)을 네트워크에 연결하고 시스템이 네트워크를 통해 전송된 데이터를 전송 및 수신할 수 있게 하는 네트워크 인터페이스(220)를 더 포함할 수 있다. 비제한적인 샘플 설정에서, 시스템(200)은 초당 수백 개의 신호를 방출하는 다중 이미터(일부는 버스트 통신 이미터 및/또는 주파수 호핑 이미터일 수 있음)를 포함하는 40MHz 스펙트럼을 나타내는 실시간 스펙트로그램으로 분석할 수 있다. 일부 경우에, 네트워크 인터페이스(220)는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 원거리 통신망(Wide Area Network; WAN) 또는 인터넷에 연결될 수 있다. 일부 경우에, 네트워크 인터페이스(220)는 무선 네트워크에 연결될 수 있다.

시스템(200)은 처리 회로(230)를 더 포함한다. 처리 회로(230)는 관련 시스템(200) 자원을 제어하고 시스템(200) 자원과 관련된 동작을 가능하게 하기 위해 데이터를 독립적으로 또는 협력적으로 처리하도록 구성된 다중 및/또는 병렬 및/또는 분산 처리 회로 유닛을 포함하는, 하나 이상의 처리 회로 유닛(예를 들어, 중앙 처리 유닛), 마이크로프로세서(microprocessor), 마이크로컨트롤러(microcontroller)(예를 들어, 마이크로컨트롤러 유닛(MCU)) 또는 임의의 다른 컴퓨팅 디바이스 또는 모듈일 수 있다.

처리 회로(230)는 다음 모듈: 시간-주파수 분리 모듈(time-frequency separation module; 240)을 포함한다.

시간-주파수 분리 모듈(240)은 본 명세서, 특히 도 3을 참조하여 더 자세히 설명되는 바와 같이 시간-주파수 분리 프로세스를 수행하도록 구성될 수 있다.

도 3은 현재 개시된 요지에 따라, 하나 이상의 이미터로부터 시간에 따라 수신된 다중 무선 신호의 하나 이상의 스펙트로그램의 이미지 분석에 기초하여 시간-주파수 분리를 위해 수행되는 일련의 동작의 일례를 도시하는 흐름도이다.

현재 개시된 요지의 특정 예에 따라, 시스템(200)은 입력 스펙트로그램 내에 표현되는 중첩 무선 신호의 식별 및 분해를 위해, 예를 들어 시간-주파수 분리 모듈(240)을 활용하여 시간-주파수 분리 프로세스(300)를 수행하도록 구성될 수 있다. 2개 이상의 이미터가 중첩되는 주파수 내에서 동시에 무선 신호를 방출할 때 광대역 RF 수신기가 중첩 무선 신호를 획득할 수 있다. 중첩 무선 신호는 2개 이상의 중첩 무선 신호를 구현하는 픽셀 그룹으로서 입력 스펙트로그램의 영역으로 표시된다. 도 4a는, 현재 개시된 요지에 따라, 하나 이상의 중첩 신호를 나타내는 입력 스펙트로그램 내의 예시적인 영역(예를 들어, 영역 A(410-a), 영역 B(410-b), 또는 영역 C(410-c) 중 하나)의 개략도이다. 시스템(200)은 영역 중 적어도 하나를 분석하여 그것이 중첩 무선 신호의 중첩 표현을 포함하고 중첩된 신호를 별도의 신호 표현으로 분해하는지 결정한다. 이러한 목적을 위해, 시스템(200)은 이미지 분석을 사용하여 무선 신호 중 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩 표현을 포함하는, 스펙트로그램 중 적어도 하나의 영역(예를 들어, 영역 A(410-a), 영역 B(410-b) 또는 영역 C(410-c) 중 하나)을 결정하도록 구성될 수 있고, 중첩 무선 신호는 스펙트로그램 중 적어도 하나 내에서 공통 시간-주파수를 공유하는 무선 신호의 표현이다(블록 310). 시스템(200)은 입력 스펙트로그램을 분석하여 그 내의 적어도 하나의 영역(예를 들어, 영역 A(410-a), 영역 B(410-b), 또는 영역 C(410-c) 중 하나)를 결정한다. 영역의 결정은 비-중복 무선 신호를 나타내는 객체와 연관된 모든 픽셀을 마스킹하는 기계 학습 모델(예: 인공 신경망(ANN), 랜덤 포레스트(random forest), 결정 트리(decision tree), 등)을 사용하여 또는 임의의 다른 이미지 분석 기술에 의해 달성할 수 있다. 영역(예를 들어, 영역 A(410-a), 영역 B(410-b) 또는 영역 C(410-c) 중 하나)의 결정은 또한 시간이 지남에 따라 수신되어 입력 스펙트로그램 내에 표시되는 여러 무선 신호의 대역(예를 들어 고주파수(HF) 대역, 매우 높은 주파수(Very High Frequency; VHF) 대역, 초고주파(Ultra High Frequency; UHF) 대역 등)에 기초할 수 있다.

영역(예를 들어, 영역 A(410-a), 영역 B(410-b), 또는 영역 C(410-c) 중 하나)은 입력 스펙트로그램 내의 하나 이상의 영역으로부터의 하나 이상의 픽셀 그룹일 수 있다는 점에 유의해야 하고, 이 영역은 입력 스펙트로그램의 비연속 영역일 수 있다. 예를 들어, 하나의 영역(예: 영역 A(410-a), 영역 B(410-b) 또는 영역 C(410-c) 중 하나)은 입력 스펙트로그램의 왼쪽 상단 코너에 있는 픽셀 그룹과 입력 스펙트로그램의 오른쪽 하단코너에 있는 픽셀 그룹을 포함할 수 있다.

영역(예를 들어, 영역 A(410-a), 영역 B(410-b) 또는 영역 C(410-c) 중 하나 또는 그 초과)을 결정한 후, 시스템(200)은 영역(예를 들어, 영역 A(410-a), 영역 B(410-b) 또는 영역 C(410-c) 중 하나 또는 그 초과) 내의 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩을 별도의 신호 표현으로 분해하도록 추가로 구성될 수 있고, 별도의 신호 표현의 각각의 주어진 별도의 신호 표현은 주어진 별도의 신호 표현 주위의 대응 경계 상자(블록 320)에 의해 표현된다. 시스템(200)은 하나 이상의 분해 알고리즘(예: 직선 다각형 분해(RPD) 등)을 사용하여 및/또는 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩을 별도의 신호 표현으로 분해하도록 훈련된 하나 이상의 기계 학습 모듈(예: 인공 신경망(ANN), 랜덤 포레스트, 결정 트리 등)을 사용하여 영역(예를 들어, 영역 A(410-a), 영역 B(410-b) 또는 영역 C(410-c) 중 하나 또는 그 초과) 내에서 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩을 분해한다.

시스템(200)은 분리된 신호 표현 중 적어도 하나 주위에 경계 상자를 결정하고 그린다. 경계 상자는 시간 및 주파수 영역에서 신호의 경계를 설명한다. 경계 상자는 스펙트로그램 내에서 분리된 신호의 위치를 표시한다. 이러한 경계 상자는 분리된 신호 표현을 표현하며, 분리된 신호의 하나 이상의 매개변수를 결정하기 위해 톱니 모양의 신호에 대한 추가 정보를 추출하기 위해 스펙트로그램과 함께 활용될 수 있다. 이는 해당 경계 상자 자체를 분석함으로써, 예를 들어 경계 상자의 X 및 Y 축 위치, 경계 상자의 모양, 경계 상자의 색상, 경계 상자의 크기 등을 분석하여, 수행된다. 바운딩 박스 분석을 통해 유추할 수 있는 매개변수는 해당 분리 신호의 파장, 해당 분리 신호의 주파수, 해당 분리 신호의 상승 시간, 해당 분리 신호의 하강 시간, 해당 분리 신호의 지속 시간, 해당 분리 신호의 전력, 해당 분리 신호의 점유 대역폭, 해당 분리 신호의 스펙트럼 밀도, 해당 분리 신호의 활동 프로필, 해당 분리 신호의 편광 등을 포함한다.

일부 경우에, 시스템(200)은 분리된 신호의 생성된 매개변수를 미세 조정할 수 있다. 시스템(200)은 다중 해상도 시간-주파수 분석 방법을 적용하여 이를 보관한다. 이는 시스템(200)이 분리된 신호 주위의 경계 상자의 정확도와 해상도를 더욱 증가시키고 매개변수의 보다 정확한 추정을 추론할 수 있게 한다. 다중 해상도 분석에서, 시스템(200)은 분리된 신호 표현과 그 경계 상자가 식별된 스펙트로그램에 사용된 동일한 수신 다중 무선 신호의 다중 추가 스펙트로그램을 생성한다. 이러한 추가 스펙트로그램은 서로 다른 해상도를 가질 수 있다. 추가 스펙트로그램은 정확한 신호 매개변수 추정을 추론하고 매개변수를 미세 조정하는 데 사용된다. Gabor 불확정성 원리로 인한 제한으로 인해 단일 스펙트로그램을 사용하여 신호의 시간과 주파수 특성을 모두 정확하게 캡처하는 것은 이론적으로 불가능하므로 단일 스펙트로그램을 사용하여 신호를 분석할 때 신호의 미세한 시간 해상도 표현과 동일한 신호의 미세한 주파수 해상도 표현 사이에 상충 관계가 있다. 시스템(200)은 미세 시간 해상도 표시 추가 스펙트로그램과 미세 주파수 해상도 표시 추가 스펙트로그램을 모두 생성하고 이를 활용하여 분리된 신호의 경계 상자에서 추론된 매개변수를 미세 조정한다. 추가 스펙트로그램 해상도는 신호 지속 시간과 대역폭에 따라 달라지며 시간 영역과 주파수 영역에서 최적의 정확도를 교대로 제공하도록 생성된다. 따라서, 시간 영역과 연관된 매개변수는 고시간 해상도 추가 스펙트로그램에서 추출되고, 주파수 영역과 연관된 매개변수는 고주파 해상도 추가 스펙트로그램에서 추출된다. 신호 시간 및 주파수 매개변수의 추정 및 미세 조정은 시간 영역에서 분리된 신호의 경계 상자와 주파수 영역에서 신호의 스펙트럼 전력 엔벨로프(spectral power envelop)를 분석하여 별도로 수행할 수 있다. 도 6은 시스템(200)에 의해 생성된 추가 스펙트로그램의 비제한적인 예이고, 스펙트로그램 A(600-a)는 미세한 시간 해상도를 갖는다. 분리된 신호 A(520-a)는 시스템(200)에 의해 분해되고 해당 경계 상자가 그 주위에 그려진다. 시스템(200)은 또한 동일한 수신된 무선 신호에 대해 스펙트로그램 B(600-b)에 묘사된 예시적인 스펙트로그램을 생성하여, 미세한 주파수 해상도를 갖는 추가 스펙트로그램을 묘사한다. 스펙트로그램 A(600-a)로부터 동일한 분리된 신호는 스펙트로그램 B(600-b)에서도 분리된 신호 B(520-b)로 표시된다. 분리된 신호 B(520-b)의 속성(예: 위치, 모양 등)과 해당 경계 상자는 해상도가 다르기 때문에 미세 주파수 해상도 스펙트로그램에서 다르므로, 미세 조정 매개변수는 이 스펙트로그램을 통해 추론될 수 있다. 동일한 방식으로, 시스템(200)은 스펙트로그램 A(600-a)에 도시된 미세한 시간 해상도를 갖는 추가 스펙트로그램을 사용하여 시간 관련 매개변수를 미세 조정할 수 있다.

일부 경우에, 시스템(200)은 입력 스펙트로그램의 시퀀스를 프레임별로 연속적으로 주기적으로 처리함으로써 스펙트로그램 내의 무선 신호 표현을 검출할 수 있다. 여러 무선 신호가 주어진 기간 동안 수신됨에 따라, 해당 신호의 표현은 주어진 기간 동안 연속적으로 또는 주기적으로 생성되는 하나 이상의 스펙트로그램에 나타날 수 있다. 시스템(200)은 유사한 경계 상자 또는 스펙트로그램 시퀀스 사이의 변화하는 경계 상자를 갖는 동일한 신호를 검출할 수 있다. 신호 경계 상자는 프레임별로 처리되어 통계적 및 시간적 매개변수를 추론할 수 있다. 감지된 신호에서 통계적 및 시간적 매개변수를 추출할 수 있다. 이러한 정보에는 신호 활동 수준, 발생 및 차단 확률, 전력 분포, 주파수 안정성 평균 지속 시간 등이 포함될 수 있다. 시스템(200)은 각각의 수신 스펙트로그램에 대한 신호 표현을 지속적으로 처리할 수 있다. 시스템(200)은 스펙트로그램 중 적어도 일부에 대해 주기적 처리를 수행할 수 있다.

2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩의 비제한적인 예는 다음 단계를 포함하며, 단계 중 적어도 일부는 선택적이라는 점에 유의하시오:

● 입력 표현의 다운 샘플링(down-sampling) - 시스템(200)은 도 4a에 도시된 대로 입력 스펙트로그램 내의 영역(예를 들어 영역 A(410-a), 영역 B(410-b) 또는 영역 C(410-c) 중 하나 또는 그 초과)을 처리하여, 다운샘플링된 스펙트로그램을 생성하고, 그 예가 도 4b에 도시되어 있다. 다운샘플링은 샘플 기반 이산화 프로세스(예: 최대 풀링(max-pooling))를 사용하여 달성할 수 있다. 다운샘플링은 다운샘플링된 스펙트로그램 결과에서 신호 대 노이즈(SNR) 비율을 향상시킬 수 있다.

● 임계값 필터링 - 시스템(200)은 도 4b에 도시된 바와 같이 다운 샘플링된 스펙트로그램 내의 영역(예를 들어, 영역 A(410-a), 영역 B(410-b) 또는 영역 C(410-c) 중 하나 또는 그 초과)을 처리하여 임계값 필터링된 스펙트로그램의 예가 도 4c에 도시되어 있다. 임계값 필터링된 스펙트로그램에는 색상 임계값보다 높은 색상(예: -40dB를 나타내는 색상 초과)을 갖는 픽셀만 포함될 수 있다. 입력 스펙트로그램의 해당의 주어진 픽셀이 색상 임계값보다 낮으면 임계값 필터링된 스펙트로그램에서 "오프 상태"가 된다. 시스템(200)은 후속 처리 단계에서 색상 임계값 아래에 있는 픽셀을 활용할 수 있다. 이들 픽셀은 "오프 상태" 픽셀로 사용될 수 있다. 일부 경우에, 색상 임계값 미만의 픽셀을 예를 들어 "온 상태" 픽셀 그룹의 구멍을 채움으로써, 이미지 클로징(image closing)을 사용할 수 있다.

● 노이즈 필터링 - 시스템(200)은, 도 4c에 도시된 바와 같이, 임계값 필터링된 스펙트로그램 내의 영역(예를 들어, 영역 A(410-a), 영역 B(410-b), 또는 영역 C(410-c) 중 하나 또는 그 초과)을 처리하여 노이즈 필터링된 스펙트로그램을 생성하고, 그 예가 도 4d에 도시되어 있다.

● 객체 인식 - 시스템(200)은 도 4d에 도시된 바와 같이 노이즈 필터링된 스펙트로그램 내의 영역(예를 들어, 영역 A(410-a), 영역 B(410-b) 또는 영역 C(410-c) 중 하나 또는 그 초과)을 처리하여 물체 인식 스펙트로그램을 생성한다. 그 예가 도 4e에 도시되어 있다. 예를 들어, 물체 인식은 영역(예를 들어, 영역 A(410-a), 영역 B(410-b), 또는 영역 C(410-c) 중 하나 또는 그 초과)을 구성하는 연속적인 픽셀 그룹인 물체를 검출하기 위해 노이즈 필터링된 스펙트로그램에서 연결된 구성 요소에 레이블을 지정하는 레이블 지정 알고리즘을 활용하여 달성할 수 있다.

● 중첩 객체 인식 - 시스템(200)은 도 4e에 도시된 바와 같이 객체 인식 스펙트로그램 내의 영역(예를 들어, 영역 A(410-a), 영역 B(410-b) 또는 영역 C(410-c) 중 하나 또는 그 초과)을 처리하여, 중첩 객체 인식 스펙트로그램을 생성하고, 그 예가 도 4f에 도시되어 있으며, 영역은 영역 주위의 경계 상자를 식별함으로써 결정된다. 이는 예를 들어 식별된 객체 각각을 포함하는 접선 다각형을 그려서 달성할 수 있다. 중첩 신호가 있는 영역(예: 영역 A(410-a), 영역 B(410-b) 또는 영역 C(410-c) 중 하나 또는 그 초과)에서, 접선 다각형은 예를 들어 도 4g 및 도 4h에 도시된 대로 중첩 신호를 별도의 신호 표현으로 분리하고, 각각의 별도의 신호 표현은 별도의 신호 표현 주위의 대응하는 경계 상자에 의해 표현된다. 도 4h에서, 입력 스펙트로그램 표현의 배경에 별도의 신호 표현이 표시되어 있다. 도 4g 및 도 4h에 묘사된 비제한적인 예에서, 영역: 영역 A(410-a), 영역 B(410-b) 및 영역 C(410-c)가 별도의 신호: 별도의 신호 A(420-a), 별도의 신호 B(420-b), 별도의 신호 C(420-c), 및 별도의 신호 D(420-d)로 분리되었다.

일부 경우에 중첩하는 객체는 하나 이상의 교차점(430)을 가지며, 각각의 교차점(430)은 둘 이상의 객체에 공통되는 객체의 영역이라는 점에 유의해야 한다. 우리의 예시에서 교차점(430)은 신호 A(420-a)와 별도의 신호 B(420-b)를 분리하는 데 공통이다. 시스템(200)은 교차점(430)을 식별하고 교차점을 그것이 속한 객체 각각과 연관시킬 수 있다. 경계 상자는 도 5에 표시된 대로 입력 스펙트로그램의 모든 영역에 덮어 씌워질 수 있다.

시스템(200)은 또한 입력 스펙트로그램을 사용하여 별도의 신호 표현의 신호 대 노이즈(SNR) 비율을 최적화할 수 있다.

또한, 시스템(200)은 입력 스펙트로그램이 주파수 호핑 신호(frequency hopping signal)를 포함하는지 결정하기 위해 패턴 인식 기술을 사용할 수 있다.

그런 다음 시스템(200)은 별도의 신호 표현(예를 들어, 별도의 신호 A(420-a), 별도의 신호 B(420-b), 별도의 신호 C(420-c), 또는 별도의 신호 D(420-d) 중 하나 또는 그 초과)을 활용하여 하나 이상의 동작을 수행하도록 구성될 수 있다(블록 330). 액션은 블록(320)에서 경계 상자로부터 추론된 매개변수와 블록(320)에서 시스템(200)에 의해 생성된 다중 해상도 스펙트로그램을 사용하여 결정된 미세 조정된 매개변수에 기초할 수도 있다는 점에 유의해야 한다.

작업에는 다음 중 하나 또는 그 초과가 포함될 수 있다:

● 중첩 무선 신호를 방출한 이미터를 식별 - 시스템(200)은 각각의 이미터에 대한 식별자를 갖고 별도의 신호들(예를 들어, 별도의 신호 A(420-a), 별도의 신호 B(420-b), 별도의 신호 C(420-c), 또는 별도의 신호(D 420-d) 중 하나 또는 그 초과) 각각은 식별된 다른 이미터와 연관된다.

● 중첩 무선 신호를 방출한 이미터를 분류 - 시스템(200)은 분리된 신호(예를 들어, 별도의 신호 A(420-a), 별도의 신호 B(420-b), 별도의 신호 C(420-c) 또는 별도의 신호(D 420-d) 중 하나 또는 그 초과)의 매개변수를 활용할 수 있어 방출된 대역에 따라 이미터를 분류한다. 예: HF 이미터, VHF 이미터, UHF 이미터 등.

● 시간이 지남에 따라 수신된 여러 무선 신호의 압축된 표현을 생성.

● 중첩 무선 신호의 샘플을 추출하여 중첩 무선 신호 중 하나 이상의 위치 지정, 중첩 무선 신호 중 하나 이상의 검출, 또는 중첩 무선 신호 중 하나 이상의 정확한 매개변수 추정의 무선 신호 분석을 가능하게 함.

● 분리된 신호(예를 들어, 분리된 신호 A(420-a), 분리된 신호 B(420-b), 분리된 신호 C(420-c), 또는 분리된 신호 D(420-d) 중 하나 또는 그 초과)를 셀룰러 커버리지 플래너(cellular coverage planner), 무선 주파수 사용 모니터링 시스템 등과 같은 하나 이상의 외부 시스템에 제공.

● 예를 들어 시스템(200)의 사용자 인터페이스(UI) 구성 요소를 활용함으로써, 분리된 신호(예를 들어, 분리된 신호 A(420-a), 분리된 신호 B(420-b), 분리된 신호 C(420-c) 또는 분리된 신호 D(420-d) 중 하나 또는 그 초과)를 시스템(200)의 사용자에게 제공.

일부 경우에, 분리된 신호, 해당 경계 상자 및 매개변수는 스펙트럼 모니터링, 인지 무선 스펙트럼 감지, 신호 분류 및 클러스터링, 통신 신호 복조 및 데이터 추출, 신호 방향 찾기, 위치정보 및 기타 알고리즘과 애플리케이션을 포함하여 시스템(200) 내부 또는 외부의 다양한 신호 분석 알고리즘 및 애플리케이션에 의해 사용될 수 있다.

도 3을 참조하면, 블록 중 일부는 통합된 블록으로 통합될 수 있거나 몇 개의 블록으로 분할될 수 있고 및/또는 다른 블록이 추가될 수 있다는 점에 유의해야 한다. 또한, 일부 경우에, 블록이 여기에 설명된 것과 다른 순서로 수행될 수도 있다. 블록들 중 일부는 선택사항이라는 점에 더 주목해야 한다. 또한 흐름도는 이를 실현하는 시스템 요소를 참조하여 설명되지만 이는 결코 구속력이 없으며 블록은 여기에 설명된 것 이외의 요소에 의해 수행될 수 있다는 점에 유의해야 한다.

현재 개시된 요지는 본 명세서에 포함되거나 도면에 도시된 설명에 제시된 세부사항에 대한 적용이 제한되지 않는다는 것이 이해되어야 한다. 현재 개시된 요지는 다른 실시예가 가능하고 다양한 방식으로 실시 및 수행될 수 있다. 그러므로, 본 명세서에 사용된 어법 및 용어는 설명을 위한 것이며 제한하는 것으로 간주되어서는 안 된다는 것을 이해해야 한다. 따라서, 당업자는 본 개시의 기초가 되는 개념이 현재 개시된 본 요지의 여러 목적을 수행하기 위한 다른 구조, 방법 및 시스템을 설계하기 위한 기초로서 쉽게 활용될 수 있음을 인식할 것이다.

또한, 현재 개시된 요지에 따른 시스템은 적절하게 프로그래밍된 컴퓨터로서 적어도 부분적으로 구현될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 마찬가지로, 현재 개시된 요지는 개시된 방법을 실행하기 위해 컴퓨터에 의해 판독 가능한 컴퓨터 프로그램을 고려한다. 현재 개시된 요지는 개시된 방법을 실행하기 위해 기계에 의해 실행 가능한 명령어의 프로그램을 유형적으로 구현하는 기계 판독 가능 메모리를 추가로 고려한다.

Claims (27)

1. 하나 이상의 이미터(emitter)로부터 시간에 따라 수신된 다중 무선 신호(multiple radio signal) 하나 이상의 스펙트로그램(spectrogram))의 이미지 분석(image analysis)에 기초한 시간-주파수 분리를 위한 시스템으로서,
   상기 시스템은 처리 회로(processing circuitry)를 포함하고,
   상기 처리 회로는:
   이미지 분석을 사용하여, 무선 신호의 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩 표현을 포함하는 스펙트로그램 중 적어도 하나의 영역을 결정하도록 구성되고(여기서, 상기 중첩 무선 신호는 상기 스펙트로그램 중 적어도 하나 내의 공통 시간-주파수를 공유하는 무선 신호의 표현이다);
   영역 내의 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩을 별도의 신호 표현으로 분해하도록 구성되며(여기서, 상기 별도의 신호 표현의 각각의 주어진 별도의 신호 표현은 주어진 별도의 신호 표현 주위의 대응 경계 상자(bounding box)에 의해 표현된다); 그리고
   상기 별도의 신호 표현을 활용하여, 하나 이상의 작업을 수행하도록 구성되는, 시스템.
2. 제 1 항에 있어서,
   (a) 상기 처리 회로는 별도의 신호 표현 중 적어도 하나의 별도의 신호 표현에 대해 해당 경계 상자에 기초하여 하나 이상의 매개변수를 결정하도록 추가로 구성되고,
   (b) 하나 이상의 작업도 상기 매개변수에 기초하여 수행되는, 시스템.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 별도의 신호 표현의 매개변수는:
   (a) 파장;
   (b) 주파수;
   (c) 상승 시간;
   (d) 하강 시간;
   (e) 지속 시간;
   (f) 전력;
   (g) 점유 대역폭(occupied bandwidth);
   (h) 스펙트럼 밀도;
   (i) 활동 프로필(activity profile); 또는
   (j) 분극화(polarization) 중 하나 이상을 포함하는, 시스템.
4. 제 2 항에 있어서,
   상기 처리 회로는:
   2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩을 분해할 때, 상기 다중 무선 신호의 복수의 추가 스펙트로그램을 생성하도록 구성되고(여기서, (a) 상기 추가 스펙트로그램 중 추가의 제 1 추가 스펙트로그램이 제 1 해상도를 갖고, (b) 상기 추가 스펙트로그램 중 제 2 추가 스펙트로그램은 제 2 해상도를 갖고, (c) 상기 제 1 해상도는 상기 제 2 해상도와 다르다); 그리고
   상기 별도의 신호 표현 중 적어도 하나의 주어진 별도의 신호 표현에 대해, 상기 추가 스펙트로그램 및 상기 해당 매개변수를 활용하여 상기 해당 매개변수의 정확도보다 더 나은 정확도를 갖는 상기 주어진 별도의 신호 표현의 하나 이상의 미세 조정된 매개변수를 결정하도록 추가로 구성되는, 시스템.
5. 제 1 항에 있어서,
   시간에 따라 수신된 다중 무선 신호의 스펙트로그램에 대한 이미지 분석이 연속적으로 또는 주기적으로 수행되는, 시스템.
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 처리 회로는, 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩을 분해할 때, 상기 스펙트로그램 내에서 상기 주어진 별도의 신호 표현의 이전 발생에 기초하여, 상기 별도의 신호 표현 중 적어도 하나의 주어진 별도의 신호 표현과 연관된 하나 이상의 통계적 매개변수를 결정하도록 추가로 구성되는, 시스템.
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 통계적 매개변수는:
   (a) 신호 활동 수준;
   (b) 발생 확률;
   (c) 차단 확률;
   (d) 전력 분배;
   (e) 주파수 안정성; 또는
   (f) 평균 지속 시간 중 하나 이상을 포함하는, 시스템.
8. 제 1 항에 있어서,
   상기 작업은:
   (a) 중첩 무선 신호를 방출한 이미터를 식별하고;
   (b) 중첩 무선 신호를 방출한 이미터를 분류하고;
   (c) 시간에 따라 수신된 다중 무선 신호의 압축된 표현을 생성하고;
   (d) 중첩 무선 신호의 샘플을 추출함으로써, 무선 신호 분석을 가능하게 하고;
   (e) 하나 이상의 외부 시스템에 중첩 무선 신호를 제공하고; 또는
   (f) 시스템 사용자에게 중첩 무선 신호를 제공하는 것 중 하나 이상을 포함하는, 시스템.
9. 제 1 항에 있어서,
   상기 중첩 무선 신호의 중첩 분해가 직선 다각형 분해(RPD)를 기반으로 하는, 시스템.
10. 제 1 항에 있어서,
    상기 중첩 무선 신호의 중첩 분해는 인공 신경망(ANN)을 기반으로 하는, 시스템.
11. 제 1 항에 있어서,
    상기 영역의 결정이 시간에 따라 수신된 다중 무선 신호의 대역을 기반으로 하는, 시스템.
12. 제 1 항에 있어서,
    상기 영역이 상기 영역 주변의 경계 상자를 식별하여 결정되는, 시스템.
13. 제 1 항에 있어서,
    상기 스펙트로그램을 사용하여 상기 여러 무선 신호의 신호 대 노이즈(SNR) 비율을 최적화하는, 시스템.
14. 하나 이상의 이미터로부터 시간에 따라 수신된 다중 무선 신호의 하나 이상의 스펙트로그램의 이미지 분석에 기초한 시간-주파수 분리를 위한 방법으로서,
    처리 회로에 의해, 이미지 분석을 사용하여, 상기 무선 신호의 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩 표현을 포함하는 스펙트로그램 중 적어도 하나의 영역을 결정하는 단계(여기서, 상기 중첩 무선 신호는 상기 스펙트로그램 중 적어도 하나 내의 공통 시간-주파수를 공유하는 무선 신호의 표현이다);
    상기 처리 회로에 의해, 상기 영역 내의 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩을 별도의 신호 표현으로 분해하는 단계(여기서, 별도의 신호 표현의 각각의 주어진 별도의 신호 표현은 상기 주어진 별도의 신호 표현 주위의 대응 경계 상자에 의해 표현된다); 및,
    상기 처리 회로에 의해, 상기 별도의 신호 표현을 활용하여, 하나 이상의 작업을 수행하는 단계를 포함하는, 방법.
15. 제 14 항에 있어서,
    상기 처리 회로에 의해, 상기 별도의 신호 표현 중 적어도 하나의 별도의 신호 표현에 대해 상기 해당 경계 상자에 기초하여 하나 이상의 매개변수를 결정하는 단계를 더 포함하고, 하나 이상의 작업도 상기 매개변수에 기초하여 수행되는, 방법.
16. 제 15 항에 있어서,
    상기 별도의 신호 표현의 매개변수는:
    (a) 파장;
    (b) 주파수;
    (c) 상승 시간;
    (d) 하강 시간;
    (e) 지속 시간;
    (f) 전력;
    (g) 점유 대역폭;
    (h) 스펙트럼 밀도;
    (i) 활동 프로필; 또는
    (j) 분극화 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
17. 제 15 항에 있어서,
    상기 방법은, 상기 처리 회로에 의해, 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩을 분해할 때, 상기 다중 무선 신호의 복수의 추가 스펙트로그램을 생성하는 단계(여기서, (a) 상기 추가 스펙트로그램 중 추가의 제 1 추가 스펙트로그램이 제 1 해상도를 갖고, (b) 상기 추가 스펙트로그램 중 제 2 추가 스펙트로그램은 제 2 해상도를 갖고, (c) 상기 제 1 해상도는 상기 제 2 해상도와 다르다); 및
    상기 별도의 신호 표현 중 적어도 하나의 주어진 별도의 신호 표현에 대해, 상기 처리 회로에 의해, 상기 추가 스펙트로그램 및 상기 해당 매개변수를 활용하여 상기 해당 매개변수의 정확도보다 더 나은 정확도를 갖는 상기 주어진 별도의 신호 표현의 하나 이상의 미세 조정된 매개변수를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
18. 제 14 항에 있어서,
    시간에 따라 수신된 상기 다중 무선 신호의 스펙트로그램에 대한 이미지 분석이 연속적으로 또는 주기적으로 수행되는, 방법.
19. 제 18 항에 있어서,
    상기 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩을 분해할 때, 상기 스펙트로그램 내에서 주어진 별도의 신호 표현의 이전 발생에 기초하여, 상기 별도의 신호 표현 중 적어도 하나의 주어진 별도의 신호 표현과 연관된 하나 이상의 통계적 매개변수를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
20. 제 19 항에 있어서,
    통계적 매개변수는:
    (a) 신호 활동 수준;
    (b) 발생 확률;
    (c) 차단 확률;
    (d) 전력 분배;
    (e) 주파수 안정성; 또는
    (f) 평균 지속 시간; 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
21. 제 14 항에 있어서,
    상기 작업은:
    (a) 상기 중첩 무선 신호를 방출하는 상기 이미터를 식별하고;
    (b) 상기 중첩 무선 신호를 방출하는 상기 이미터를 분류하고;
    (c) 시간에 따라 수신된 상기 다중 무선 신호의 압축된 표현을 생성하고;
    (d) 상기 중첩 무선 신호의 샘플을 추출함으로써, 무선 신호 분석을 가능하게 하고;
    (e) 하나 이상의 외부 시스템에 중첩 무선 신호를 제공하고; 또는
    (f) 상기 시스템의 사용자에게 중첩 무선 신호를 제공하는 것; 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
22. 제 14 항에 있어서,
    상기 중첩 무선 신호의 중첩 분해가 직선 다각형 분해(RPD)를 기반으로 하는, 방법.
23. 제 14 항에 있어서,
    상기 중첩 무선 신호의 중첩 분해는 인공 신경망(ANN)을 기반으로 하는, 방법.
24. 제 14 항에 있어서,
    상기 영역의 결정이 시간에 따라 수신된 상기 다중 무선 신호의 대역을 기반으로 하는, 방법.
25. 제 14 항에 있어서,
    상기 영역이 상기 영역 주변의 경계 상자를 식별하여 결정되는, 방법.
26. 제 14 항에 있어서,
    상기 스펙트로그램을 사용하여 상기 여러 무선 신호의 신호 대 노이즈(SNR) 비율을 최적화하는, 방법.
27. 컴퓨터 판독 가능 프로그램 코드가 구현된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서, 상기 컴퓨터 판독 가능 프로그램 코드는 하나 이상의 이미터로부터 시간에 따라 수신된 다중 무선 신호의 하나 이상의 스펙트로그램의 이미지 분석에 기초한 시간-주파수 분리를 위한 방법을 수행하도록 컴퓨터의 적어도 하나의 처리 회로에 의해 실행 가능한, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서,
    상기 방법은, 처리 회로에 의해, 이미지 분석을 사용하여, 상기 무선 신호의 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩 표현을 포함하는 스펙트로그램 중 적어도 하나의 영역을 결정하는 단계(여기서, 상기 중첩 무선 신호는 상기 스펙트로그램 중 적어도 하나 내의 공통 시간-주파수를 공유하는 무선 신호의 표현이다);
    상기 처리 회로에 의해, 상기 영역 내의 2개 이상의 중첩 무선 신호의 중첩을 별도의 신호 표현으로 분해하는 단계(여기서, 별도의 신호 표현의 각각의 주어진 별도의 신호 표현은 상기 주어진 별도의 신호 표현 주위의 대응 경계 상자에 의해 표현된다); 및,
    상기 처리 회로에 의해, 상기 별도의 신호 표현을 활용하여 하나 이상의 작업을 수행하는 단계를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.